Informacion Tecnologica

Resumen: Este estudio tiene como objetivo identificar y analizar las principales corrientes de investigación en seguridad digital y privacidad en línea para estudiantes de educación superior. Los estudiantes están en riesgo de ser víctimas de ciberdelitos, como el acoso en línea, el robo de identidad y la exposición a contenido inapropiado. Se realiza una revisión sistemática de la literatura sobre seguridad digital, ciberseguridad, seguridad en Internet y uso de tecnologías digitales. Los resultados muestran que la producción científica sobre seguridad digital en estudiantes de educación superior ha experimentado un crecimiento sostenido durante las últimas dos décadas. Las corrientes de investigación más destacadas son: riesgo digital y perspectivas estudiantiles, digital children, jóvenes digitales, ciberacoso y comportamiento digital. En conclusión, se proporciona una visión amplia sobre la seguridad digital en estudiantes universitarios y se destaca la importancia de futuras investigaciones para mejorar la conciencia y protección de los jóvenes en el entorno digital.Abstract: This study aims to identify and analyze the main research streams on digital safety and online privacy related to higher education students. Students are at risk of cybercrime, including online harassment, identity theft, and exposure to inappropriate content. A systematic literature review is conducted on digital security, cybersecurity, Internet security, online safety, and use of digital technologies. The results show that publications on digital security for higher education students have increased consistently during the last two decades. The main research streams are: digital risk and student perspectives, digital children, digital teenagers, online harassment, and digital behavior. In conclusion, this study provides a wide assessment on digital security for university students and highlights the importance of future research on improving awareness and safety on digital environments for teenagers.

Resumen: Esta investigación tuvo como objetivo determinar el nivel de influencia del pensamiento computacional y visual en el aprendizaje de la matemática en estudiantes del primer año en la carrera profesional de gestión empresarial. La metodología es cuantitativa y tiene un diseño no experimental transversal. La muestra consiste en 76 estudiantes del programa de contabilidad, elegidos de manera probabilística por conglomerados. Se aplican un cuestionario de 20 ítems para las variables independientes y una prueba para evaluar el aprendizaje de matemáticas. Los resultados muestran que el 66.41% y el 67.57% del alumnado han desarrollado su pensamiento computacional y visual, respectivamente, a un nivel regular y aceptable. Asimismo, existe una correlación positiva alta del aprendizaje de la matemática con el pensamiento computacional y visual. Se concluye que, el uso del pensamiento computacional y visual durante la realización de actividades matemáticas influye de manera significativa en el aprendizaje conceptual, procedimental y actitudinal de la matemática.Abstract: This research aimed to determine the level of influence of computational and visual thinking on the learning of mathematics in first-year students in the professional business management career. The methodology is quantitative and has a cross-sectional non-experimental design. The sample consists of 76 students from the accounting program, chosen probabilistically by clusters. A 20-item questionnaire is applied for the independent variables and a test to evaluate mathematics learning. The results show that 66.41% and 67.57% of the students have developed their computational and visual thinking, respectively, to a regular and acceptable level. Likewise, there is a high positive correlation of mathematics learning with computational and visual thinking. It is concluded that the use of computational and visual thinking during the performance of mathematical activities significantly influences the conceptual, procedural and attitudinal learning of mathematics.

Resumen: El objetivo de esta investigación es desarrollar una aplicación sencilla en Excel para el análisis estadístico univariado de experimentos. Se incluyen procedimientos de ANOVA clásicos con o sin estructura factorial (doble o triple, incluyendo tratamientos adicionales), de parcela dividida, de split-blocks, nested y ANOVA de medidas repetidas para datos balanceados o desbalanceados. La herramienta puede ejecutar pruebas de promedios y análisis de regresión para modelos lineales y no lineales. La aplicación realiza automáticamente pruebas para verificar los requisitos de normalidad, homocedasticidad y aditividad. En caso de infracción, el programa también busca automáticamente valores atípicos o recomienda una transformación de datos adecuada. El software también permite la realización de ANCOVA y proporciona el método Papadakis para la corrección de autocorrelación espacial, entre otros análisis. La aplicación (disponible de forma gratuita en speedstatsoftware.wordpress.com, con versiones en inglés, portugués y español) ha sido probada con éxito en la resolución de cientos de ejemplos y también ha sido adaptada para su uso en LibreOffice.Abstract: The objective of this research study is to develop a simple application on Microsoft Excel for univariate statistical analysis of experiments. Classic ANOVA procedures are included for models with or without factorial structure (double or triple, including additional treatments), split-plot, split-block, simple nested, and repeated ANOVA measures of balanced or unbalanced data. The tool can run average tests and perform regression analysis for linear and non-linear models. The application automatically performs tests for normality, homoscedasticity, and additivity requirements. In case of violation, the program also automatically scans for outliers or a suitable data transformation. The application also allows the performance of ANCOVA and provides the Papadakis method for correction of spatial autocorrelation and other analyses. The application (available for free at speedstatsoftware.wordpress.com in English, Portuguese, and Spanish) has been tested with the resolution of hundreds of examples and is also adapted for use in LibreOffice.

Resumen: Los principales objetivos de esta investigación son proporcionar una descripción detallada de la tecnología de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) aplicada a la medición de la innovación y diseñar un modelo que permita predecir el grado de innovación en una determinada institución. La tecnología ML carece de suposiciones o preconcepciones y es capaz de procesar una gran cantidad de datos y variables. Tras procesar los datos, se construye el modelo ML empleando variables asociadas al contexto educativo, se realiza el entrenamiento y se construye una web para predecir el grado de innovación de una institución educativa. El modelo proporciona una precisión del 66% en la predicción de la innovación y permite discutir la influencia de las variables analizadas a la hora de predecir el uso de metodologías activas en una institución. En conclusión, este enfoque puede abrir nuevas técnicas de análisis de datos apoyadas en ML que complementen los enfoques tradicionales basados en la estadística.Abstract: The primary objectives of this research study are to provide a detailed description of machine learning (ML) technology when applied to assessing innovation and to design a model that allows predicting an institution’s degree of innovation. Machine learning technology lacks assumptions or preconceptions and is capable of processing a large amount of data and variables. After data processing, the ML model is built using variables associated with educational context, training is performed, and a web is built to predict the degree of innovation of an educational institution. This model provides an innovation accuracy prediction of 66% and allows assessing the influence of the variables analyzed when predicting the use of active methodologies at a given institution. In conclusion, this approach can open new data analysis techniques supported by ML that complement traditional statistically based approaches.

Resumen: En esta investigación se examina la degradación térmica de vitamina C y de compuestos fenólicos en dos batidos frutales: un batido base (BB) y otro con fibra de zanahoria adicionada (BF). Ambos productos son tratados a diferentes temperaturas (70-90 ºC) y tiempos (0-60 min). Los datos experimentales son ajustados considerando modelos de cero y primer orden. Los resultados muestran que la degradación de vitamina C y de cianidina-3-O-glucósido durante el tratamiento térmico sigue una cinética de primer orden en ambos batidos. No se observa un efecto específico de la fibra de zanahoria sobre el contenido de compuestos fenólicos totales. Los valores de z obtenidos para BF indican que la fibra tuvo un efecto protector sobre la termoestabilidad de la vitamina C y la cianidina-3-O-glucósido. Se concluye que este efecto protector junto con el efecto beneficioso del consumo de fibra per se contribuyen a aumentar el potencial bioactivo de batidos tratados térmicamente.Abstract: This research study examines the thermal degradation of vitamin C and phenolic compounds in two fruit smoothies: a base smoothie (BB) and an added carrot fiber smoothie (BF). Both products are treated at different temperatures (70-90 ºC) and times (0-60 min). Experimental data are fitted considering zero and first order models. The results show that degradation of vitamin C and cyanidin-3-O-glucoside during the thermal treatment follows first-order kinetics in both smoothie types. No specific effect of carrot fiber on the content of total phenolic compounds is observed. The z values ​​obtained for BF indicate that fiber has a protective effect on the thermal degradation of vitamin C and cyanidin-3-O-glucoside. It is concluded that the protective effect together with the beneficial effect of fiber consumption per se contribute to increasing the bioactive potential of heat-treated smoothies.